К списку моделей

Qwen3.5-9B

4.7

От Qwen

Open Source
CTX262K
Релиз: 2026-03-10
StandardGeneralTextОткрытые весаFrontier EfficiencyЛокальная
Официальный сайт

Краткое описание

Qwen3.5-9B is a multimodal foundation model from the Qwen3.5 family, designed to deliver strong reasoning, coding, and visual understanding in an efficient 9B-parameter architecture. It uses a unified vision-language design...

Подробный обзор модели

Qwen3.5 9B — это высокопроизводительная мультимодальная базовая модель из новейшей серии Qwen3.5, специально разработанная для обеспечения глубокого рассуждения, мастерства в кодинге и точного визуального понимания при экстремально компактном размере. С 9 миллиардами параметров, эта модель устанавливает новые стандарты для Edge-вычислений, предлагая интеллект флагманского уровня в эффективной и легкой архитектуре.

Архитектура и мультимодальные возможности

Модель Qwen3.5 9B представляет собой результат глубокой оптимизации алгоритмов Alibaba для работы на локальных устройствах и в высоконагруженных облаках.

  • Унифицированный Vision-Language дизайн: Модель изначально обучалась как мультимодальная система. Она нативно понимает изображения, умеет детально описывать визуальные сцены и находить скрытые закономерности в графических данных, бесшовно интегрируя их в свои текстовые ответы.
  • Мастерство рассуждения: Несмотря на малый размер, Qwen3.5 9B демонстрирует выдающиеся способности в задачах на логику и программирование, зачастую опережая модели в 2-3 раза крупнее. Она идеально подходит для создания умных помощников, способных к пошаговому анализу.
  • Огромный контекст 262K: Поддержка контекстного окна до 262 000 токенов позволяет компактной 9B-модели анализировать гигантские документы и технические архивы «на лету» без потери качества выводов.

Производительность и бенчмарки

Qwen3.5 9B уверенно занимает лидирующие позиции в сегменте компактных моделей, становясь одним из лучших решений по соотношению «мощность/размер».

БенчмаркРезультатОписание
MATH86.3%Сильные способности в математике и логике
HumanEval82.4%Высокое качество генерации программного кода
Arena Elo1405Лидер в категории моделей до 10 млрд параметров
MMLU85.4%Глубокие общие знания и эрудиция
GPQA67.4%Научные вопросы PhD-уровня
SWE_bench57.2%Решение инженерных задач в реальных условиях

Ценообразование и доступность

Qwen3.5 9B доступна в виде открытых весов (Open-Source) и через API популярных агрегаторов по крайне низкой цене: всего $0.10 за 1M входных токенов и $0.15 за 1M выходных токенов. Это делает её идеальным выбором для массовых интеграций, где требуется высокая точность ответов при минимальных затратах на API.

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

  • Локальные мультимодальные ассистенты: Создание умных функций на смартфонах и Edge-устройствах, способных «видеть» и понимать мир.
  • Инструменты быстрой автоматизации: Классификация, суммаризация и извлечение данных из огромных массивов мультимедийной информации.
  • Помощник разработчика: Быстрая генерация фрагментов кода и предварительный аудит документации в IDE.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • Рекордная производительность для модели на 9B параметров.
  • Нативная поддержка анализа изображений.
  • Гигантское контекстное окно (262K).
  • Очень низкая стоимость использования через API.

Минусы:

  • Ограниченная глубина философских рассуждений по сравнению с флагманами серии Max.
  • Требует специфической настройки инференса для оптимальной работы со зрением.

На чем запустили?

Опыт запуска Qwen3.5-9B на локальном железе пользователей

AL
Alex_Dev
2 дня назад
RTX 4090 24GB + i9-13900K
LM StudioQ4_K_M45.2 t/s

Летает отлично, полная выгрузка в VRAM. Ответы моментальные.

DA
DataScienceGuy
Неделю назад
MacBook Pro M3 Max 64GB
OllamaQ8_028.5 t/s

Запускал через командную строку. Памяти хватает с головой, кулеры даже не шумят.

IV
Ivan1999
10 дней назад
RTX 3060 12GB
KoboldCPPQ4_012.1 t/s

Пришлось выгрузить пару слоев в RAM, но терпимо для тестов.

Стоимость API

$0.10 / $0.15 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU85.4%Code82.4%Math86.3%GPQA67.4%SWE57.2%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1405
MMLU (Общие знания)85.4%
HumanEval (Кодинг)82.4%
MATH (Математика)86.3%
GPQA (Экспертные знания)67.4%
SWE-bench (Разработка)57.2%

Другие модели семейства Qwen